文章、地図、年表、データベース、因果関係図、シミュレーションは、それぞれ異なる役割を果たす。有用な基盤は、これらを単一の標準モデルで置き換えるべきではない。それぞれの表現の得意なところを保ちながら、同じ人、場所、出来事、主張、数量、意思決定を参照できるようにするべきだ。
共有する構造として最低限必要なのは、安定した同一性、一部の状態、来歴、そしてモデル間の明示的な変換かもしれない。読み手があるビューで時点、シナリオ、スケール、あるいは選択対象を変えたなら、ほかのビューもその変更が何を意味するのかを把握できるべきだ。二つのモデルに食い違いがあるなら、基盤はその食い違いを意図せず解消してしまうのではなく、保持するべきだ。
再帰的言語モデルは、アーキテクチャに関する有用な原則を一つ加えてくれる。正本となる成果物と中間オブジェクトをモデルの一時的なコンテキストの外に置き、AIコントローラーがプログラムで扱えるハンドルを通じて操作する、というものだ。しかし、一時的なREPL内にある不透明な文字列だけでは、まだこの基盤にはならない。継続的に使うには、同一性、型、根拠、時間的な有効性、バージョン履歴、権限、提案された変更と承認された変更の区別、そしてロールバックも必要になる。
形式モデルの合成について、私の知る限りで最も有望な手がかりはTopos Instituteだ。型付き知識グラフやTypeDBのようなシステムは、同一性や制約を扱ううえで役立つかもしれない。Roam Research、Obsidian、Quartz、Dynamicland、そしてInk & Switchからは、コンテンツの作成や計算可能なオブジェクトの共有について、部分的な学びが得られる。未解決の問いは、有用なモデルを脆くすることなく連携させるには、共通の構造がどれほど少なくても足りるのか、ということだ。
無限を手なずける
Roam Research、Obsidian、Quartzを使えば、ノートやリンクを簡単に追加し続けられる。だが、それは大量の資料を理解できることとは違う。資料が増えても、人はなお次のことができるべきだ。
- すべての項目を読まなくても、主要な構造を見渡せる。
- 要約や集計から、それを裏づける詳細へ移り、また戻れる。
- 時間とともに何が変わったのか、どこで記述が食い違っているのか、どの領域がまだ十分に理解されていないのかを把握できる。
- 関連する選択対象、時点、スケール、シナリオを変更すると、その変更に意味があるほかのビューが応答する。
- 根拠に戻る道筋のない生成された要約を受け取るのではなく、ある解釈がどこから来たのかを調べられる。
本格的に検証するには、複数の表現で記述された現実のシステムが必要だ。たとえば、地図、年表、制度モデル、物理モデル、そして元資料で記述されたシステムだ。これらの表現は、同じ場所、組織、出来事、数量、意思決定を参照できるべきだ。共有されている選択対象や期間を変えたときには、すべてのビューが同じモデルであるかのように扱うことなく、その状態に意味があるビューが更新されるべきだ。